Ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial en Ingeniería Química

Publicado: 15-09-2026

Contenido principal del artículo

Autores/as

La ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial han permeado todos los campos del conocimiento, y la ingeniería química no es una excepción (1-3). La Figura 1 muestra la evolución de los resultados científicos de esas herramientas a lo largo del tiempo basándose en la información obtenida de la base de datos Scopus. Se encontraron 13.149, 579.813 y 343.007 artículos de investigación sobre ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial, respectivamente, sin criterios de exclusión aplicados en la consulta. Los primeros registros relacionados con la ciencia de datos datan de mediados de los años 80, mientras que los registros de aprendizaje automático e inteligencia artificial datan de finales de los años 50 y principios de los 60. Dado que las publicaciones durante las primeras cuatro décadas fueron bajas en comparación con la tendencia actual, la Figura 1 muestra solo resultados a partir de 2000.

Howard Diego Ramirez Malule, Universidad del Valle

.

 

David Gómez Ríos , Universidad del Valle. Facultad de Ingeniería. Escuela de Ingeniería Química, Cali, Colombia.

Profesor Titular 

Escuela de Ingeniería Química

Universidad del Valle

Diego Fernando Ramirez Malule, Universidad del Valle, Pontificia Universidad Católica de Chile 

Ingeniero Industrial, Universidad de Antioquia.

Especialista en Logística Integral, Universidad de Antioquia.

Magister en Ingeniería, Énfasis Ingeniería Industrial, Universidad de Antioquia.

Estudiante del Programa de Maestría en Ciencia de Datos, Pontificia Universidad Católica de Chile 

1.
Ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial en Ingeniería Química. inycomp. 2026;28(3):e-20416087. doi:10.25100/iyc.v28i3.16087

1. Chew JW, Andersson R, Bierweiler T, Ryttestal P, Wik T. IA en ingeniería química: de la promesa a la práctica. AIChE J. 2026; 72(7). https://doi.org/10.1002/aic.70358 DOI: https://doi.org/10.1002/aic.70358

2. Chiang LH, Braun B, Wang Z, Castillo I. Hacia la inteligencia artificial a gran escala en la industria química. AIChE J. 2022; 68(6). https://doi.org/10.1002/aic.17644 DOI: https://doi.org/10.1002/aic.17644

3. Schweidtmann AM, Esche E, Fischer A, Kloft M, Repke J, Sager S, Mitsos A. Aprendizaje automático en ingeniería química: una perspectiva. Chem Ing Tech. 2021; 93(12):2029-2039. https://doi.org/10.1002/cite.202100083 DOI: https://doi.org/10.1002/cite.202100083

4. Ramírez Malule HD, Ascencio-Galván ML, Gómez Ríos DA. Análisis bibliométrico: una herramienta poderosa para apoyar la investigación en ingeniería. Ingeniería y Competitividad. 2023; 25(1). https://doi.org/10.25100/iyc.v25i1.12437 DOI: https://doi.org/10.25100/iyc.v25i1.12437

5. Van Eck NJ, Waltman L. Encuesta de software: VOSviewer, un programa informático para mapeo bibliométrico. Scientometría. 2010; 84(2):523-538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3 DOI: https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3

6. Caccavale F, Gargalo CL, Gernaey KV, Krühne U. Hacia la Educación 4.0: el papel de los grandes modelos de lenguaje como tutores virtuales en ingeniería química. Educ Chem Eng. 2024;49:1-11. https://doi.org/10.1016/j.ece.2024.07.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2024.07.002

7. Keith M, Keiller E, Windows-Yule C, Kings I, Robbins P. Aprovechando la IA generativa en la educación en ingeniería química: implementación y evaluación del modelo de lenguaje grande ChatGPT v3.5. Educ Chem Eng. 2025; 51:20-33. https://doi.org/10.1016/j.ece.2025.01.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2025.01.002

8. López-Flores FJ, et al. Herramientas de aprendizaje automático para ingeniería química. 1ª ed. Elsevier; 2025.

9. Sher F, et al. Inteligencia artificial en ingeniería química. Sher F, editor. Elsevier; 2026. https://doi.org/10.1016/C2024-0-01393-8 DOI: https://doi.org/10.1016/C2024-0-01393-8

Downloads

Download data is not yet available.